AIにまかせるほど人に残るもの KoR2026のOSTから

Kaigi on Rails2026のOSTに参加していたときに出た話題をまとめたものです。

Transcript

1. AI に任せるほど、 人に残るもの Kaigi on Rails 2026 の OST から 沼田周 kashiwa.rb 2026-10-22
2. 自己紹介 沼田周 swamp09 エムスリーキャリア 滋賀県出身、柏の葉在住
3. Kaigi on Rails 2026
4. Day1 人間のコードレビューを やめられるか
5. 挙手で確認 全部のコードを人が見ている 0人
6. どこまで人が見る？ Terraform は Terraform は テストが通れば 最後まで plan の差分 OK。コードは 人が見そう しか見ない もう見てない 全部 人が見る もう 見ていない テーブルとモデル コードより、要求 だけはレビュー （日本語の文書）を見る 「レビューをやめられる？」の答えは、端から端まで
7. ドキュメントをレビューする ディレクトリごとの README app/ ├─ controllers/ │ ├─ README.md AI（Claude） 自動で読み込む │ └─ users_controller.rb ├─ models/ │ ├─ README.md │ └─ user.rb └─ … 人 AI が書いたものを レビューしてコミット 「ここのコードはこう書く」 コードではなく、ガイドラインをレビューする
8. 残る問い そのドキュメントが 正しいことは、 誰が担保する？ 例：昔のデータには、 今の前提に合わないものがある （メールアドレスのない古いユーザーなど）
9. AI に確かめさせる 実データ BigQuery のクエリを提案させる 人が 挙動 見つけられなかった README を渡して、ブラウザで確かめる 問題まで 見つかる コード 影響範囲を調べる・バグを攻撃的に探す でも、まだ 100% じゃない
10. リスクで分ける 線はどこ？ AI だけで 人が見る 小さな PR は DB の変更 AI のチェックだけで インフラ（Terraform） 自動マージ 低 リスク すぐ戻せるなら、出していい 高
11. Day1 の結論っぽいところ エンジニアの仕事は、 リスクの閾値を 決めること
12. Day2 AI 時代の ジュニア教育と採用
13. 教育の前に、採用が難しい 以前は、できなくて当たり前 ↓ AI で出せてしまう ジュニアにも 「できる」を求めてしまう
14. 意見が割れた ジュニアに AI を 使わせると遅くならない？ ⇔ 人が調べて書いても ホワイトボード ⇔ 個人的に、あれは めちゃくちゃ嫌い ⇔ 仕事以外での学びを コーディングが復活する？ これからは、 勉強しない人は落ちていく 同じくらいかかる 求めるのは健全じゃない
15. 何を教えるか AI：平均の正解 人のこだわり （エゴ） 平均に反する主張は、AI からは出てこない 素直さ ⇔ エゴ 指摘は一度、全部受け入れる バランス 「ここはこうあるべき」
16. 仕事が「煮詰まって」いる これまで いま もとの量 作業 設計・ドメイン知識 AI が 作業を圧縮 設計・ ドメイン知識 煮詰まった鍋に、いきなりジュニアを入れると……
17. Day2 の結論っぽいところ どう育てるか、答えは出なかった でも、課題は 教える側にあるのかも
18. AI に任せるほど、 人に残るもの リスクの 判断 ガイドラインや ドメインの 言語化 設計と ドメイン知識 人を育てる 環境 2日間とも、「人に何が残るか」の話だった ありがとうございました